在2023年施耐德電氣創新峰會上，施耐德電氣發布企業級一站式、場景化、開放性的AI模型生產與運維平臺EcoStruxureTM AI引擎，將能源管理和自動化領域的知識融入AI模型中，為業務專家、數據分析師等用戶提供低代碼乃至零代碼的AI應用。EcoStruxure AI引擎提供結構化的設計理念，加速AI模型在整個生命周期內的落地和迭代，從數據準備到模型生產和運營，還可與現有系統和數據進行集成，幫助用戶利用人工智能技術更好地解決業務問題，提高效率和創新能力。

EcoStruxure AI引擎的功能涵蓋AI應用商店、數據集管理、AI建模與模型運維，實現AI模型的全生命周期管理，且支持第三方模型入駐。它覆蓋了企業客戶實現人工智能產業落地所需的五大建模相關流程，包括AI模型生命周期中的數據準備、模型訓練、模型部署、模型推理及模型監控，并采用云邊協同架構，云端訓練模型，通過下發至邊緣平臺進行實時推理，控制各類設備執行AI任務。

EcoStruxure AI引擎具備廣泛的適用性和可擴展性，以及較高的穩定性和可靠性，同時用戶也可根據需求進行定制化地開發和分享自己的算法與模型。

目前，EcoStruxure AI引擎已經應用在各類細分場景中，施耐德電氣基于自有產品打造了標準的應用套件，如基于AI的智慧安防，空壓機的預測性維護等，面向不同應用場景已推出20多個工業級模型，可直接部署開箱即用。對于特定場景數據，用戶可基于EcoStruxure AI引擎內置的豐富模型模板，進行快速預研，從而訓練更高精度的定制化場模型。在樓宇節能的場景，通過機器學習和運籌學的方法，施耐德電氣已積累包括空調冷機、冷卻泵、新風機組、鍋爐、熱水泵等多個設備的1000多個智能診斷方案，實現冷量和能耗預測準確率95%以上，與傳統樓宇自動化控制相比平均節能量提高15%。

在施耐德電氣供應鏈中國區，基于AI的解決方案已成為提高生產效率、控制成本以及保護環境的得力工具。AI視覺檢測項目已經成功覆蓋了中國區10家工廠，能夠針對產品表面的缺陷進行檢測，大大提高產品的質量，有效減少因產品瑕疵而浪費的資源和時間。AI激光機預測性維護項目基于機器學習算法，通過對大量數據的分析可以提前預測機器故障，并進行預防性維護，從而提高生產效率，降低機器維護成本。過去一年中，這些AI解決方案已經為工廠帶來400萬的直接成本節約。其中施耐德電氣亦莊工廠通過節能改造和基于EcoStruxure AI引擎進行能源系統優化，過去三年能源消耗降低了10%。

隨著AI技術在實體產業應用中的不斷深化，將涌現出更多復雜非標的場景，需要相應的模型支持， EcoStruxure AI引擎正是這一問題的優解。